岗位核心目标：
1. 构建垂直领域知识图谱；
2. 结合多模态数据设计并优化算法模型；
3. 设计并优化服务端机器学习模型，支持大规模设备接入的实时分析与决策。
技术要求：
1. 知识图谱方向
- 熟练构建行业知识图谱，精通实体识别（NER）、关系抽取、图数据库（Neo4j/JanusGraph）等；
2. 服务端算法
- 精通机器学习全流程：特征工程、模型训练（XGBoost/LightGBM/Transformer）、评估优化
- 掌握时序数据分析：擅长处理传感器数据流及波形分析（如可穿戴设备、环境监测）
- 具备医疗/康养领域知识建模经验（如：跌倒检测/预测睡眠障碍、日常活动能力评估及行为异常等实体关系定义）
- 具备模型服务化能力
- 有多模态融合经验优先
3. 技术能力
- Python、PyTorch/TensorFlow
- 性能优化：模型压缩（Pruning/Quantization）、边缘计算协同部署
------该岗位需要线下面试，面试地点在厦门，请确保能及时响应在投递